问题场景: 商品表goods,里面有几个大文本字段,类型用的MediumText,表中记录28万多.分页查询时用limit,在一般PC上需要12秒左右,这个数量级的数据不应该这么慢. 原因分析: 几个大文本拖慢了查询速度,如果只查主键或数字类型的字段则很快.有人说你分页干嘛查大文本啊,原因是产品经理和设计师一致认为分页应该显示些摘要比较美观. 解决方案: 1.通用做法:每次分页查询时,都提供一下开始Id,速度很快. select * from goods where id>65310 limit

hibernate操作大文本字段Blob和Clob解决方案: 1.大文本字段Blob和Clob(流); 2.截串存取 第一步: 创建新表:Elec_CommonMsg_Content create table Elec_CommonMsg_Content( comID varchar() not null primary key comment '主键ID', type ) null comment '判断站点运行和设备运行的标示', content varchar() null comment

LOB,Large Objects,是一种用于存储大对象的数据类型,一般LOB又分为BLOB与CLOB.BLOB通常用于存储二进制数据,比如图片.音频.视频等.CLOB通常用于存储大文本,比如小说. MySQL数据库中没有专门的CLOB数据类型,而如果要存储大文本,MySQL采用的是TEXT类型.TEXT类型又有TINYTEXT.TEXT.MEDIUMTEXT和LONGTEXT之分.MySQL中的BLOB类型又可分为TINYBLOB.BLOB.MEDIUMBLOB和LONGBLOB. 使用JDB

之前上次在部门的分享会上,听了关于MySQL大数据的分页,即怎样使用limit offset,N来进行大数据的分页,现在做一个记录: 首先我们知道,limit offset,N的时候,MySQL的查询效率特别的低,注意是在limit大数据量的时候,测试的表的数据量是1KW条,limit 5000000,N的时候,速度变的非常的慢,当然了offset特别小的时候,查询的速度没有什么差别.那我们来想一下什么没原因造成的? 那其实原因就是MySQL并不是跳过offset行,然后单取N行,而是取offs

MYSQL千万级数据量的优化方法积累https://m.toutiao.com/group/6583260372269007374/?iid=6583260372269007374 MySQL 千万级的大表要怎么优化(读写分离.水平拆分.垂直拆分)https://m.toutiao.com/group/6582313710360986126/?iid=6582313710360986126 Mysql分库分表方案http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Njc5Nj

假设有一个千万量级的表,取1到10条数据: ,; ,; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成: ,; 你可能没想到,这条语句执行之间在5s左右: 为什么相差这么大? 可能mysql并没有你想的那么智能,比如你要查询 300w开始后面10条数据:mysql会读取300w加10条这么多的数据,只不过 过滤后返回最后10条而已!!! 那么如果解决这个问题呢:这里总结三种常用方法: 第一种简单粗暴,就是不允许查看这么靠后的数据,比如百度就是这样的 最多翻到76页就不让你翻了,这种方式就是从业务上解决: 第

假设有一个千万量级的表,取1到10条数据: select * from table limit 0,10; select * from table limit 1000,10; 这两条语句查询时间应该在毫秒级完成: select * from table limit 3000000,10; 你可能没想到,这条语句执行之间在5s左右: 为什么相差这么大? 可能mysql并没有你想的那么智能,比如你要查询 300w开始后面10条数据:mysql会读取300w加10条这么多的数据,只不过 过滤后返回最

众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在内存构造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数,所以你不得不去拆分Excel,还好,POI开始意

1 优化sql和索引2 增加缓存如:redis3 主从复制或主主复制,读写分离4 利用mysql自带分区表5 先做垂直拆分,将一个大系统分为多个小系统,也就是分布式6 水平切分,要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率,表结构也要改动,做一定的冗余,应用也要改,sql中尽量带sharding key,将数据定位到限定的表上去查,而不是扫描全部的表 参考:https://www.cnblogs.com/nengka/p/mysqloptimization.html

mysql数据类型简介(http://news.newhua.com/news1/program_database/2008/618/08618103911CD92HJ6CKI2I9I0AH5CGK117JBF1G02BFE0A2HHH563BI.html) BLOB, TEXT 最大64K BLOB为大小敏感的,而TEXT不是大小写敏感的. MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT 最大16M MEDIUMBLOB为大小写敏感的,而MEDIUMTEXT不是大小敏感的. 我在之前再用mysq

昨天Tester发现数据有问题,大部分时间“datetime类型”都多了一秒,很少一部分数据的时间能完全对上(年月日时分秒),因为缺少关键日志,就各种排查,最后发现在调用Savechange方法前一刻数据都是对的,然后去数据库查询,数据就对不上了:时间多了一秒 骂娘之后,开始分析存储的Datetime对象(抽取了两个代表) 数据1: {1/3/2017 5:50:04 PM} Date: {1/3/2017 12:00:00 AM} dateData: 9859562662895793936 D

TEXT 一个BLOB或TEXT列,最大长度为65535(2^16-1)个字符. MEDIUMTEXT 一个BLOB或TEXT列,最大长度为16777215(2^24-1)个字符. LONGTEXT 一个BLOB或TEXT列,最大长度为4294967295(2^32-1)个字符.

public void AsyncWriteDataBase() { var spName = ""; while (true) { try { var jsonText = RedisHelper.BlockingPopItemFromList("async_write_list"); var o = (JObject)JsonConvert.DeserializeObject(jsonText); ") continue; spName=o["

TEXT & BLOB 一般在保存少量字符串的时候,我们会选择 CHAR 或者 VARCHAR:而在保存较大文本时,通常会选择使用 TEXT 或者 BLOB,二者之间的主要差别是 BLOB 能用来保存二进制数据,比如照片:而 TEXT 只能保存字符数据,比如一篇文章或者日记.TEXT 和 BLOB 中有分别包括TEXT.MEDIUMTEXT.LONGTEXT 和 BLOB.MEDIUMBLOB.LONGBLOB3 种不同的类型,它们之间的主要区别是存储文本长度不同和存储字节不同,用户应该根据实际

package cn.itcast.i_batch; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.Statement; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import cn.itcast.e_tool.JDBCUtils; public class Demo { @Test //1 使用Statement对象批量执行sql

大文本 mysql  es mysql  id longText  ---> es  longText mysqlId 大文本先入mysql,再同步至es: 文本查询逻辑交由es实现: mysql作用:生成Id,备份: 拿mysqlId取mysql大文本:

1.这里先准备数据库:在数据库中建立一个News数据表,字段为id,title,content2.建立用于插入news的存储过程:NewsInsert和NewsUpdate,代码如下: ),@content text AS Insert Into News (title,content) Values (@title,'') ) SELECT @ptrval = TEXTPTR(content) FROM News WHERE id = @@identity writeTEXT News .co

最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道innodb存储引擎的处理方式: 1.一些知识点 1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant(Redundant 格式是为兼容之前版本而保留的) 两种格式来存放行记录数据,compact 和 redundant 合称为Antelop

最近在数据库优化的时候,看到一些表在设计上使用了text或者blob的字段,单表的存储空间已经达到了近100G,这种情况再去改变和优化就非常难了 一.简介 为了清楚大字段对性能的影响,我们必须要知道innodb存储引擎的处理方式: 1.一些知识点 1.1 在InnoDB 1.0.x版本之前,InnoDB 存储引擎提供了 Compact 和 Redundant(Redundant 格式是为兼容之前版本而保留的) 两种格式来存放行记录数据,compact 和 redundant 合称为Antelop

转自https://yq.aliyun.com/articles/59256?spm=5176.100239.blogcont59257.9.5MLR2d 摘要: 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大小尽然惊人的大,1.2T 最终发现,原来有很多字段,10个varchar,1个text 这么大的表,会给运维带来很大的痛苦:DDL咋办?恢复咋办?备份咋办? 基本知识:InnoDB Storage Architecture for InnoDB On 背景 线上发现一张表,1亿的数据量,物理大

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低 通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura